DBMS > BigchainDB vs. EventStoreDB vs. OrientDB vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. EventStoreDB vs. OrientDB vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value)

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Event Store

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store

Graph DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	3,19
Rang	#93	Overall
	#16	Document Stores
	#7	Graph DBMS
	#14	Key-Value Stores

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

developers.eventstore.com

www.orientdb.com/docs/last/index.html

docs.tigergraph.com

Entwickler

Event Store Limited

OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP

Erscheinungsjahr

2016

2012

2010

2017

Aktuelle Version

21.2, Februar 2021

3.2.29, Maerz 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Python

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java JDK (>= JDK 6)

Linux

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden: für kompletten Satz ("schema-full") oder nur für einzelne Attribute ("schema-hybrid")

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language, no joins

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes
Java API
RESTful HTTP/JSON API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
Clojure
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, Javascript

Triggers

Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

could be achieved with distributed queries

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen, Rechte auch auf Satzebene

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
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Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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